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摘要:
针对视频图像的特点,提出基于局部自相似性的视频图像超分辨率算法.该算法不依赖自然图像数据库作为样本块的图像来源,而是利用局部自相似性,通过在相关坐标邻域中搜索子图像块以实现高频补偿.设计上采样和下采样滤波器,以实现对高频补偿后的图像进行滤波从而产生最终的样本块,采用逐级放大、分多步组合达到视频图像的放大,从而实现了视频图像超分辨率算法.实验结果表明,对于视频序列图像,在主观视觉效果和均方根误差(root mean square error,RMSE)、结构自相似性算子(structural similarity index measurement,SSIM)等方面,算法能显著地提高其分辨率,取得很好的效果.同时,对视频图像利用局部自相似性方法,减少了图像块的检索时间,降低了算法运算量.
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文献信息
篇名 基于局部自相似性的视频图像超分辨率算法
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 视频图像 局部自相似度 超分辨率算法
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 计算机与自动化
研究方向 页码范围 692-699
页数 8页 分类号 TP391
字数 5529字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2015.05.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱桂斌 43 366 10.0 17.0
2 阳溢 17 72 4.0 7.0
3 戚曹 5 19 3.0 4.0
4 刘博文 9 48 4.0 6.0
5 季晓勇 3 11 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (19)
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研究主题发展历程
节点文献
视频图像
局部自相似度
超分辨率算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
19476
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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